python经典模型

Python中有许多经典的机器学习模型，以下是一些常见的：

1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立连续变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立分类模型，将输入特征映射到离散的输出类别。

3. 决策树（Decision Tree）：以树状结构表示决策规则，通过对特征进行分割来构建预测模型。

4. 随机森林（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习模型，通过投票或平均预测结果来做出最终决策。

5. 支持向量机（Support Vector Machines）：用于二分类和多分类问题的监督学习模型，通过在特征空间中寻找最优超平面来进行分类。

6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：基于样本之间的距离度量进行分类或回归预测。

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。

8. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：用于数据降维和特征提取的无监督学习方法。

这些模型都有各自的特点和适用场景，根据具体问题选择适合的模型进行建模和预测。